دانلود و نمایش مقالات مرتبط با الگوریتم خوشه بندی چند سطحی::صفحه 1
دانلود بهترین مقالات isi همراه با ترجمه فارسی 2

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

نتیجه جستجو - الگوریتم خوشه بندی چند سطحی

تعداد مقالات یافته شده: 1
ردیف عنوان نوع
1 A multi-level deep learning system for malware detection
یک سیستم یادگیری عمیق چند سطحی برای تشخیص بدافزار-2019
To defend against an increasing number of sophisticated malware attacks, deep-learning based Malware Detection Systems (MDSs) have become a vital component of our economic and national security. Tra- ditionally, researchers build the single deep learning model using the entire dataset. However, the sin- gle deep learning model may not handle the increasingly complex malware data distributions effectively since different sam ple subspaces representing a group of similar malware may have unique data distribu- tion. In order to further improve the performance of deep learning based MDSs, we propose a Multi-Level Deep Learning System (MLDLS) that organizes multiple deep learning models using the tree structure. Each model in the tree structure of MLDLS was not built on the whole dataset. Instead, each deep learn- ing model focuses on learning a specific data distribution for a particular group of malware and all deep learning models in the tree work together to make a final decision. Consequently, the learning effective- ness of each deep learning model built for one cluster can be improved. Experimental results show that our proposed system performs better than the traditional approach.
Keywords: Malware detection | Deep learning | Multi-level clustering algorithm | Convolutional neural network | Recurrent neural network | Model construction time
مقاله انگلیسی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 2915 :::::::: بازدید دیروز: 3084 :::::::: بازدید کل: 5999 :::::::: افراد آنلاین: 55